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人工智能在电商行业的应用案例

回答

以下是人工智能在电商行业的一些应用案例：

  1. 推广方面：
    • 制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。
    • 制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。
  2. 图像生成方面：
    • 美团外卖商家版后台利用图像模型生成菜品照片。
  3. 其他方面：
    • 舆情、投诉、突发事件监测及分析。
    • 品牌营销内容撰写及投放。
    • 自动化库存管理。
    • 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。
    • 客户购物趋势分析及洞察。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|推广：制定上市推广方案|该场景对应的关键词库(28个）：<br>品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子|||[推广：制定上市推广方案](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A8rxwwdxUiModwkp0kDcj60TnCQ?table=tblqihpsoBnIZXjy&view=vewJuuzsne)||2023/11/14|<br>|推广：制定内容营销方案|例如，提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。|||[推广：制定内容营销方案](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LOYEwVmkHigQUrkCoa1cTDdknph?table=tblqihpsoBnIZXjy&view=vewJuuzsne)||2023/11/14|<br>|图像模型生成菜品照片|美团外卖商家版后台，AI的应用场景||电商场景|[图像模型的应用：美团外卖后台菜品图片生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XpbywRCXCi5ARikR0uNc8z7FnNe)||2024/01/03|

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|七大行业的商业化应用|企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体：定制化游戏，动态生成NPC互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI自动生成副本。零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞察；保险理赔处理及分析；投资者报|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。

其他人在问
做电商产品图片用什么ai
以下是一些可用于制作电商产品图片的 AI 工具和方法： 1. 工具方面： Flair、Booth、Bloom 等工具可以帮助品牌创建引人注目的产品照片。 ProductScope.ai 可自动去背景，简化产品照片编辑流程，有免费和高级版本，适合电商和小商家。 2. 方法方面： 利用 AI 分析工具进行市场分析，研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，以获取关键信息。 运用 AI 进行关键词优化，分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 利用 AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 采用 AI 实现个性化推荐，根据用户购买历史和偏好增加销售额。 此外，苹果开源的图像编辑模型 MGIE 可基于文字提示编辑图像，结合 MLLM 和图像编辑模型提高编辑准确性。Mobile Diffusion 是手机上的图像生成模型，仅 520M 大小，能根据文字提示在手机上快速生成高分辨率图片。
2024-09-13
擅长电商数据分析的AI工具
以下是一些擅长电商数据分析的 AI 工具： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下几个步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI 可以处理大量数据，快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：AI 可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 清酒整理的电商 AI 工具具有以下推荐理由： 1. 收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，结合场景特别直观。 2. 按照电商的角色进行了区分，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。 3. 不仅有产品形态，还有非常具体的使用描述。
2024-09-08
我想做一个电商ai模型，但是我不知道把哪些数据放上去，要怎么解决
如果您想构建一个电商 AI 模型，以下是一些关于数据选择的建议： 1. 产品数据：包括产品名称、描述、价格、库存、销量等。 2. 用户数据：例如用户的购买历史、浏览行为、偏好、评价等。 3. 市场数据：如市场趋势、竞争对手的产品和销售情况等。 4. 交易数据：涵盖订单信息、支付方式、配送地址等。 5. 营销数据：包括促销活动的效果、广告投放的效果等。 在准备数据时，还需要注意以下几点： 1. 数据清洗：在训练模型之前，对数据进行预处理，移除或修正带有错误、重复或不完整的内容。 2. 数据平衡：确保不同类型的数据在数量和质量上相对平衡，以避免模型偏向某些特定的数据。 3. 数据安全和隐私：严格遵守相关法律法规，保护用户数据的安全和隐私。
2024-09-05
如何建立一个属于自己的电商大模型，又如何把数据放到自己的大模型里
建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下： 1. 配置 OneAPI： 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 dockercompose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： 1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 2. 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-05
用AI制作电商日化类场景
以下是一些用 AI 制作电商日化类场景的案例和相关信息： 品牌：提升品牌价值 关键词库（19 个）：品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类、属性、体验、差异化特征、功效、品牌价值主张、目标用户、需求、痛点、爽点、消费者、外观、功能、结构、产品优化建议、产品开发可行性。 链接： 入库时间：2023/11/13 品牌：分析品牌舆论传播 关键词库（25 个）：舆论传播、数据分析、主题、事件、时间段、媒体渠道、数据来源、情感分析、关键词提取、主题挖掘、大众集中讨论的话题、讨论关注程度、舆论关注倾向、关联类似事件、聚焦某一种情绪、人群范围、事件涉及群体、谁在关注、趋势、情感分布、危机管理、品牌形象塑造、舆论引导、危机声明、信息发布。 链接： 入库时间：2023/11/13 推广：制定上市推广方案 关键词库(28 个）：品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子 链接： 入库时间：2023/11/14 推广：制定内容营销方案 例如，提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 链接： 入库时间：2023/11/14 图像模型生成菜品照片 应用场景：美团外卖商家版后台 链接： 入库时间：2024/01/03
2024-09-03
AI电商
AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 AI 在医疗药品零售领域的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来药品需求量，优化库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供相关信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服工作压力。 5. 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-02
人工智能发展的流程图上面有相关人物与重要时间节点或重大事件
以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临合作与竞争等有趣问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式。这将带来一系列关于机器意识、物种竞争等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如 DILIs 与人类合作和竞争的基础，以及对具有感知的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等有趣问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
coze案例
以下是关于 Coze 案例的相关信息： 一泽 Eze 的万字实践教程：全面入门 Coze 工作流，用其打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent，开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路，10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门：创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文：在第五章节介绍后，大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具，由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例，包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限，仅提供基本常用案例提示词，建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。
2024-09-14
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验： 在问答行业： Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF（ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题，以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练，并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型，形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式，大幅提升了目标文档的召回率，达到 95%。 在医疗行业： 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如，麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 学习分子特点，总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终成功识别出有效分子，且实验证明效果良好。 在模型架构方面： 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表，众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
AI记忆能力的应用案例
以下是一些 AI 记忆能力的应用案例： 1. 在智能体方面，如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态，在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能，可将对话重点记录在“bio”小本子上，用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用，能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述，提高信息检索效率和易理解性，广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注，如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目，通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息，扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力，使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”，对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱，保证不会因上下文窗口不足溢出，从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆，实现永久记忆功能。 5. 在学术界，有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向，虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限，但代表了未来趋势。此外，RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题，其存储手段并非仅依赖向量库，传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。
2024-09-10
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。
2024-09-09
智能体落地案例
智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面： C 端案例：比如在社交方向，用户注册之后先捏一个自己的智能体，然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入，这是一个很有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体，类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外，字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。
2024-09-08
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用： 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务，如优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-03
AI在医疗器械方面有哪些应用？
AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-16
ai在法律方面的应用
AI 在法律方面有以下应用： 1. 协助律师处理复杂案件：律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时，可与 AI 协同，借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理：律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息，为案件准备获取素材，也能让其生成和修改标准化合同，减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据：在处理复杂法律关系和前沿性案件时，利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法： 采用逻辑结构，如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考，如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色，如专注于民商事法律领域的律师，以提升工作效率。
2024-09-14
有什么用于视频剪辑的AI应用吗？
以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。
2024-09-13
我是名临床医生，请告诉我有哪些临床医生可以应用的医学AI软件
以下是一些临床医生可以应用的医学 AI 软件： 中医应用：将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题让患者作答，最后 AI 生成药方，目前用于辅助看诊，提高诊疗效率，愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。 农业：鉴别香蕉树的疾病，对近 2 万张各种香蕉植物的图片进行 AI 训练，农民们可以使用应用程序 Tumaini 拍照并得到诊断结果。 DoctorGPT：不仅是一个 AI 模型，还集成了医学专家的知识，能够准确回答各种医学问题。
2024-09-13
我想找一款应用于中学地理教学的AI工具
目前在中学地理教学方面，专门的 AI 工具可能相对较少。但您可以考虑一些具有辅助教学功能的通用教育类 AI 工具，例如一些智能辅导系统，它们能够根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和练习。另外，某些在线教育平台可能也融入了一定的 AI 技术，比如能够智能推荐相关地理课程和学习资源。您还可以关注一些教育科技公司的最新产品发布，以获取更针对性的中学地理教学 AI 工具信息。
2024-09-13
国内的应用层的ai公司如何盈利
国内的 AI 应用层公司盈利方式主要有以下几种： 1. 创造新的价值和场景：例如在移动互联网领域，出现了移动端的 IM 工具（微信、WhatsAPP）、打车（Uber、滴滴、Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音、Tiktok）等新的应用，这些应用并非颠覆上一代公司的业务，而是创造了新的价值和场景。 2. 融入现有工作流程：许多公司将 AI 融入工作流程，如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本，Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省了运行成本。 3. 抓住技术进步机会改造和提升现有业务：现有的大公司大部分会因技术进步而获利，关键在于能否抓住机会改造或提升现有业务。 同时，关于大模型能力与利润分配的问题，需要垄断才能获得超额收益。因为在有竞争的情况下，哪怕是寡头垄断，行业内的公司也无法获得定价权。只有在垄断市场中，售货方才拥有定价权，类似于今天英伟达的状态。定价权是超额收益，即超额毛利、超额净利的来源。
2024-09-13